2026年，AI的發展將進入關鍵轉折，延續 CES （美國消費性電子展）上輝達執行長黃仁勳的看法，今年被視為實體 AI 元年，AI將加速從只存在於螢幕的工具，走向能在現實生活中運作的人形機器人、自駕車與各式實體系統。
螢幕裡很聰明，但現實生活還不方便
早上起來，沖一杯咖啡，滑開手機，AI 已經替你整理好一夜之間的國際新聞與市場動態。世界看起來井然有序、資訊即時、效率滿分。但一走出家門，你仍然面臨現實生活的不便：叫不到計程車、超市因人手不足導致結帳大排長龍、家中長輩的照護臨時出現空窗。這些最迫切、也影響生活節奏的問題，幾乎與螢幕裡的 AI助手沒有交集。儘管生成式AI已深入滲透資訊與知識工作，但在交通、工廠、照護等現場運作能高度仰賴人力，仍存在龐大的自動化空間，正是AI下一階段要切入的戰場。
當應用場景移轉，世界將開始翻轉
回顧歷史，每項重大技術在剛問世時，多半只是提升效率的工具，真正的結構性改變總是發生在應用場景轉移之後。
18 世紀的蒸汽機，起初只是礦坑裡的抽水設備；電力剛出現時，也不過是把煤油燈換成燈泡、把蒸汽馬達換成電動馬達，看起來進步，卻談不上顛覆。然而，當蒸汽機被裝上火車，電力被用來重新設計工廠與城市，才開啟工業時代的篇章。當技術離開原本單一用途，被放到更對的地方，便成為顛覆時代的發明。
生成式 AI，為實體 AI 鋪平道路
生成式 AI 目前所處的位置，與這些技術在早期階段的狀態相似：模型能力快速進步，卻多數仍用來加速既有工作流程。當模型已經能穩定理解指令、感知環境並進行推理，下一步自然會延伸到實體流程，實體 AI 的發展水到渠成。
生成式 AI 的成熟，打造了實體 AI 所需的三項關鍵基礎：可擴展的模型架構、穩定的算力支撐，以及可被複製與驗證的訓練方法。語言理解、視覺辨識與多模態推理逐步整合，使 AI 能在不同場景中穩定運作，成為實體AI發展的重要基石。隨著這些能力向外溢出，AI 的發展重心開始離開螢幕，走向工廠、物流、零售與照護等實體場域。
機器人是 AI 進入現實世界的關鍵載體
過去，機器人多半被限制在高度可控的工廠產線，執行焊接與組裝等單一任務；隨著 AI 在感知、理解與即時決策能力上的進步，新一代機器人開始具備在非結構化環境中運作的條件，能在人群中移動、辨識物體，並依據現場狀況調整行動。當這類機器人走進超市、倉庫、醫院與照護場域時，AI 的角色將從「辦公室助理」變成「現場幫手」，直接參與實體工作的每一個環節。它們負責清潔、補貨、搬運與部分照護勞務，搭配自駕車、物流無人機與調度系統，讓實體 AI 得以切入長期生產力最難提升、但影響也是最大的服務業。
CES 2026：實體 AI 從概念走向部署階段
在2026年的CES大會上，黃仁勳指出，AI 產業正在算力與研發模式上出現關鍵變化。輝達以 Cosmos 平台打造大規模虛擬環境，讓機器人與自駕系統得以在「上線前」先反覆學習物理規則與行為反應，加速訓練與驗證，大幅縮短實際部署時程。同時，其他晶片與運算平台廠商也從不同面向補齊實體 AI 版圖：有的專注高效能運算與 AI 加速器，有的強化工業與邊緣運算平台，有的則鎖定低功耗邊緣 AI，瞄準服務型機器人與自主移動設備。整體來看，晶片與系統供應鏈的佈局顯示，實體 AI 已從概念驗證階段，進入可以實際部署與規模化應用的產業化階段。
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